論文の概要: Deterministic and Bayesian Characterization of Quantum Computing Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13747v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 19:11:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 19:28:04.871410
- Title: Deterministic and Bayesian Characterization of Quantum Computing Devices
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングデバイスの決定論的およびベイズ的特徴付け
- Authors: Zhichao Peng, Daniel Appel\"o, N. Anders Petersson, Mohammad Motamed,
Fortino Garcia and Yujin Cho
- Abstract要約: 本稿では,超伝導量子デバイスにおける遷移周波数と崩壊時間を推定するためのデータ駆動型特性評価手法を提案する。
データは、第1および第2励起状態間の遷移周波数におけるパリティイベントを含む。
2つのリンドブラディアンモデルの平均解に基づく単純だが効果的な数学的モデルを示し、実験的な観測を正確に捉えた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4194295877935867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Motivated by the noisy and fluctuating behavior of current quantum computing
devices, this paper presents a data-driven characterization approach for
estimating transition frequencies and decay times in a Lindbladian dynamical
model of a superconducting quantum device. The data includes parity events in
the transition frequency between the first and second excited states. A simple
but effective mathematical model, based upon averaging solutions of two
Lindbladian models, is demonstrated to accurately capture the experimental
observations. A deterministic point estimate of the device parameters is first
performed to minimize the misfit between data and Lindbladian simulations.
These estimates are used to make an informed choice of prior distributions for
the subsequent Bayesian inference. An additive Gaussian noise model is
developed for the likelihood function, which includes two hyper-parameters to
capture the noise structure of the data. The outcome of the Bayesian inference
are posterior probability distributions of the transition frequencies, which
for example can be utilized to design risk neutral optimal control pulses. The
applicability of our approach is demonstrated on experimental data from the
Quantum Device and Integration Testbed (QuDIT) at Lawrence Livermore National
Laboratory, using a tantalum-based superconducting transmon device.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 超伝導量子装置のリンドブラディアン力学モデルにおいて, 遷移周波数と減衰時間を推定するためのデータ駆動型特性評価手法を提案する。
データは、第1および第2励起状態間の遷移周波数におけるパリティイベントを含む。
2つのリンドブラディアンモデルの平均解に基づく単純だが効果的な数学的モデルを示し、実験的な観測を正確に捉える。
データとリンドブラジアンシミュレーションのミスフィットを最小限に抑えるために、まずデバイスパラメータの決定論的ポイント推定を行う。
これらの推定は、その後のベイズ予想に対する事前分布の情報的選択に使用される。
データのノイズ構造をキャプチャする2つのハイパーパラメータを含む帰納関数のための付加ガウス雑音モデルを開発した。
ベイズ推定の結果は遷移周波数の後方確率分布であり、例えば、リスク中立性最適制御パルスの設計に利用できる。
本手法の適用性は,ローレンス・リバモア国立研究所のQuantum Device and Integration Testbed (QuDIT)の実験データから,タンタルを用いた超伝導トランスモンデバイスを用いて実証した。
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